library(parallel)
library(doMC)
library(DHARMa)
library(broom.mixed)
library(gratia)
library(MuMIn)
library(mgcv)
library(bbmle)
library(lme4)
library(AICcmodavg)
library(merTools)
library(magrittr)
library(gridExtra)
library(directlabels)
library(ggplot2); theme_set(theme_classic())
library(metR)
library(tidyr)
library(purrr)
library(plyr)
library(dplyr)

1 - Variables

table 1: Variáveis utilizadas na descrição estatística

Variables
code description class range
n_nRef number of SADs not refuted by the KS bootstrap test with critical p-value 0.05 continuous (0 ; 100)
diffS_mean diffS = (S_MN - S_obs) / S_obs, diffS_mean = mean(diffS); S_MN = species richness estimated by MN continuous (-0.977 ; 4.78)
U_med average of 10 replicates of the speciation rate estimated by MNEE continuous (8.860e-5 ; 4.221e-2)
p proportion of tree cover continuous (0.013 ; 0.961)
MN Neutral Model (EE = spatial explicit; EI = spatial implict) category 2 levels
d mean dispersal distance (meters) continuous (0.456 ; 19.183)
k proportion of propagules until the nearest neighborhood seq(0.99 : 0.05) category 20 levels
d_Lplot mean dispersal distance / side of the sample area continuous (0.02 ; 0.192)
S_obs observed species richness integer (26 ; 458)
Ntotal number of individuals in the sample area integer (649 ; 12105)
SiteCode sample area code category 103 levels

Figure 1 Possible Predictor Variables

2 - Number of unrefuted SADs

Figura 2.1 número de SADs não refutadas ~ p * k * MN. A linha azul é uma estimativa baseada em ‘loess’.

Figura 2.2 número de SADs não refutadas ~ (d * MN|Site ~ p). Site está ordenado pelo valor de p. 

Figura 2.3 n_nRef ~ variáveis categoricas

2.1 GLMM binomial

Modelo cheio 1:

linear term

  1. ~ (p + p^2) * (d + d^2) * MN; if : var_dispersao = contiguous
  2. ~ ( p + p^2) * k * MN; if : var_dispersao = category

random term

  1. 1|SiteCode
  2. MN|SiteCode
  3. (var_dispersao + var_dispersao^2)*MN|SiteCode, if : var = dispersao : contiguous
# dados
df_md <- df_resultados %>% 
  select(n_nRef,p,SiteCode,MN,p.z,k,d.z,d_Lplot.z)
df_md[,6:8] <- apply(df_md[,6:8],2,as.character)
df_md %<>% 
  gather(key = var_dispersao, value = value_dispersao, k:d_Lplot.z) 
# funcao ajuste dos modelos
f_md <- function(dados){
  var_dispersao <- unique(dados$var_dispersao)
  if(var_dispersao == "k"){
    l_md <- vector("list",2)
    names(l_md) <- c(paste0(var_dispersao," 1|Site"),
                     paste0(var_dispersao," MN|Site"))
    dados$value_dispersao <- factor(dados$value_dispersao,levels = unique(dados$value_dispersao)[20:1])
    l_md[[1]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN +
                         (1|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[2]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN +
                         (MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
  }else{
    dados$value_dispersao <- as.numeric(dados$value_dispersao)
    l_md <- vector("list",3)
    names(l_md) <- c(paste0(var_dispersao," 1|Site"),
                     paste0(var_dispersao," MN|Site"),
                     paste0(var_dispersao," (",var_dispersao,"+",var_dispersao,"^2)*MN|Site"))
    l_md[[1]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * (value_dispersao + I(value_dispersao^2)) * MN + 
                         (1|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[2]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * (value_dispersao + I(value_dispersao^2)) * MN + 
                         (MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[3]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * (value_dispersao + I(value_dispersao^2)) * MN + 
                         ( (value_dispersao + I(value_dispersao^2) ) * MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    
  }
  return(l_md)
}
registerDoMC(3)
l_nRef__modeloCheio <- dlply(df_md,.(var_dispersao),f_md,.parallel = TRUE)
names(l_nRef__modeloCheio) <- NULL
l_nRef__modeloCheio <- do.call(c,l_nRef__modeloCheio)
#
f_warning <- function(glmm_object){
  # glmm_object <- l_nRef__modeloCheio[[4]]
  v_message <- glmm_object@optinfo$conv$lme4$messages %>% 
    as.character()
  if(length(v_message)==0){v_message <- "OK"}
  if(length(v_message)>1){v_message <- v_message[1] }
  return(v_message)
}
df_auditoria.md <- ldply(l_nRef__modeloCheio,f_warning,.id="glmer") %>% 
  rename(warning_message = V1)

Table 2.1 Modelos Cheios estimados e avisos de convergência

glmer warning_message
d_Lplot.z 1|Site Model failed to converge with max|grad| = 0.00343548 (tol = 0.002, component 1)
d_Lplot.z MN|Site Model failed to converge with max|grad| = 0.00836802 (tol = 0.002, component 1)
d_Lplot.z (d_Lplot.z+d_Lplot.z^2)*MN|Site OK
d.z 1|Site Model failed to converge with max|grad| = 40.1827 (tol = 0.002, component 1)
d.z MN|Site Model failed to converge with max|grad| = 0.00746139 (tol = 0.002, component 1)
d.z (d.z+d.z^2)*MN|Site OK
k 1|Site OK
k MN|Site OK

allFit

i <- 1
names(l_nRef__modeloCheio[v_glmerUpdate])[i]
#
## update1:
md_allFit <- allFit(l_nRef__modeloCheio[v_glmerUpdate][[i]],maxfun = 1e5, parallel = 'multicore', ncpus = 3)

1) d_Lplot 1|Site

7 optimizer(s) failed

2) d_Lplot MN|Site

7 optimizer(s) failed

3) d 1|Site

7 optimizer(s) failed

4) d MN|Site

7 optimizer(s) failed

Modelo cheio 2:

# dados
df_md <- df_resultados %>% 
  select(n_nRef,p,SiteCode,MN,p.z,k,d.z,d_Lplot.z)
df_md[,6:8] <- apply(df_md[,6:8],2,as.character)
df_md %<>% 
  gather(key = var_dispersao, value = value_dispersao, k:d_Lplot.z) 
# funcao ajuste dos modelos
f_md <- function(dados){
  var_dispersao <- unique(dados$var_dispersao)
  if(var_dispersao == "k"){
    l_md <- vector("list",2)
    names(l_md) <- c(paste0(var_dispersao," 1|Site"),
                     paste0(var_dispersao," MN|Site"))
    dados$value_dispersao <- factor(dados$value_dispersao,levels = unique(dados$value_dispersao)[20:1])
    l_md[[1]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN +
                         (1|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[2]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN +
                         (MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
  }else{
    dados$value_dispersao <- as.numeric(dados$value_dispersao)
    l_md <- vector("list",4)
    names(l_md) <- c(paste0(var_dispersao," 1|Site"),
                     paste0(var_dispersao," MN|Site"),
                     paste0(var_dispersao," ",var_dispersao,"*MN|Site"),
                     paste0(var_dispersao,"^2 (",var_dispersao,"+",var_dispersao,"^2)*MN|Site"))
    l_md[[1]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN + 
                         (1|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[2]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN + 
                         (MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[3]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * value_dispersao * MN + 
                         (value_dispersao * MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    l_md[[4]] <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                         (p.z + I(p.z^2)) * (value_dispersao + I(value_dispersao^2)) * MN + 
                         ( (value_dispersao + I(value_dispersao^2) ) * MN|SiteCode),
                       family = "binomial",data=dados,
                       control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e9)))
    
  }
  return(l_md)
}
registerDoMC(3)
l_nRef__modeloCheio2 <- dlply(df_md,.(var_dispersao),f_md,.parallel = TRUE)
names(l_nRef__modeloCheio2) <- NULL
l_nRef__modeloCheio2 <- do.call(c,l_nRef__modeloCheio2)
#
f_warning <- function(glmm_object){
  v_message <- glmm_object@optinfo$conv$lme4$messages %>% 
    as.character()
  if(length(v_message)==0){v_message <- "OK"}
  if(length(v_message)>1){v_message <- v_message[1] }
  return(v_message)
}
df_auditoria.md <- ldply(l_nRef__modeloCheio2,f_warning,.id="glmer") %>% 
  rename(warning_message = V1)

Table 2.2 Modelos Cheios estimados e avisos de convergência

glmer warning_message
d_Lplot.z 1|Site Model failed to converge with max|grad| = 0.00284637 (tol = 0.002, component 1)
d_Lplot.z MN|Site OK
d_Lplot.z d_Lplot.z*MN|Site OK
d_Lplot.z^2 (d_Lplot.z+d_Lplot.z^2)*MN|Site OK
d.z 1|Site Model failed to converge with max|grad| = 0.00369235 (tol = 0.002, component 1)
d.z MN|Site OK
d.z d.z*MN|Site OK
d.z^2 (d.z+d.z^2)*MN|Site OK
k 1|Site OK
k MN|Site OK

allFit

d_Lplot.z 1|Site
7 optimizer(s) failed

d.z 1|Site
7 optimizer(s) failed

Comparação de Modelos Cheios:

Tabela 2.3 Comparação baseada em AICc dos modelos cheios

GLMM dAICc df weight
d^2 (d+d^2)*MN|Site 0.0 39 1
d_Lplot^2 (d_Lplot+d_Lplot^2)*MN|Site 274.6 39 <0.001
d d*MN|Site 38427.3 22 <0.001
d_Lplot d_Lplot*MN|Site 38586.5 22 <0.001
k MN|Site 74141.2 123 <0.001
d MN|Site 95710.0 15 <0.001
d_Lplot MN|Site 96279.6 15 <0.001
k 1|Site 106158.0 121 <0.001

Tabela 2.4 Coeficiente de Determinação Condicional e Marginal

##                   R2m       R2c
## theoretical 0.3232656 0.9128366
## delta       0.3111874 0.8787302

Diagnostico do modelo cheio mais plausível

Figura 2.3 Resíduos Quantílicos do modelo cheio plausível

Figura 2.4 Quantile-quantile plot random effects.

Figura 2.5 Predito e observado pelo modelo. Em vermelho linha y=x; em azul um modelo linear por sítio de amostragem.

Figura 2.6 Predito e observado para modelo cheio

2.2 Subset=MNEE

Comparação e diagnostico Modelos Cheios

# dados
df_md <- df_resultados %>% filter(MN=="EE") %>% 
  distinct() %>% 
  mutate(rep = 1)
df_md <- left_join(x=data.frame(rep=1,
                                md_class=c("glmm d+d^2|Site",
                                           "glmm d|Site",
                                           "glmm 1|Site")),
                   y=df_md,
                   by="rep")
# função de ajuste
f_md <- function(dados){
  md_class <- unique(dados$md_class)
  if(md_class == "glmm d+d^2|Site"){
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (d.z + I(d.z^2)|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "glmm d|Site"){
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (d.z|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }else{
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (1|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }
  return(md_)
}
registerDoMC(3)
l_nRefEE_mdCheio <- dlply(df_md,"md_class",f_md,.parallel = TRUE)

Tabela 2.2.1 Comparação de modelos Cheios

##                 dAICc   df weight
## glmm d+d^2|Site     0.0 15 1     
## glmm d|Site      2964.4 12 <0.001
## glmm 1|Site     21907.9 10 <0.001

Tabela 2.2.2 Coeficiente de determinação condicional e marginal do modelo cheio mais plausível

##                    R2m       R2c
## theoretical 0.06866886 0.7657465
## delta       0.06513930 0.7263873

Figura 2.2.1 Resíduos Quantílicos do modelo cheio mais plausível

Figura 2.2.2 Quantile-quantile plot random effects.

Figura 2.2.3 Predito e observado pelo modelo. Em vermelho linha y=x; em azul um modelo linear por sítio de amostragem.

Seleção de Variáveis e Model Averaging

Tabela 2.2.3 Modelos com maior peso de evidência

model_code dAICc df weight
30 0.0 11 0.1982
62 1.2 12 0.1096
96 1.3 13 0.1023
32 1.3 12 0.1018
22 1.4 10 0.0990
224 2.0 14 0.0713
128 2.5 14 0.0571
64 2.5 13 0.0564
24 2.7 11 0.0504
88 2.8 12 0.0481

Figura 2.2.4 Observado e predito pelo modelo médio

Figura 2.2.5 Predito pelo modelo médio para novo conjunto de dados

2.3 Subset=MNEI

Comparação e diagnostico Modelos Cheios

# dados
df_md <- df_resultados %>% filter(MN=="EI") %>% 
  distinct() %>% 
  mutate(rep = 1)
df_md <- left_join(x=data.frame(rep=1,
                                md_class=c("glmm d+d^2|Site",
                                           "glmm d|Site",
                                           "glmm 1|Site")),
                   y=df_md,
                   by="rep")
# função de ajuste
f_md <- function(dados){
  md_class <- unique(dados$md_class)
  if(md_class == "glmm d+d^2|Site"){
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (d.z + I(d.z^2)|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "glmm d|Site"){
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (d.z|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }else{
    md_ <- glmer(cbind(n_nRef,100-n_nRef) ~ 
                      (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                      (1|SiteCode),
                 family = "binomial",data=dados,
                 control=glmerControl(optimizer="bobyqa",optCtrl=list(maxfun=2e6)),
                 na.action = "na.fail")
  }
  return(md_)
}
registerDoMC(2)
l_nRefEI_mdCheio <- dlply(df_md,"md_class",f_md,.parallel = TRUE)

Tabela 2.3.1 Comparação de modelos Cheios

##                 dAICc   df weight
## glmm d+d^2|Site     0.0 15 1     
## glmm d|Site      8608.0 12 <0.001
## glmm 1|Site     60738.9 10 <0.001

Tabela 2.3.2 Coeficiente de determinação condicional e marginal do modelo cheio mais plausível

##                   R2m       R2c
## theoretical 0.3531940 0.9431867
## delta       0.3175205 0.8479224

Figura 2.3.1 Resíduos Quantílicos do modelo cheio mais plausível

Figura 2.3.2 Quantile-quantile plot random effects.

Figura 2.3.3 Predito e observado pelo modelo. Em vermelho linha y=x; em azul um modelo linear por sítio de amostragem.

Seleção de Variáveis e Model Averaging

Tabela 2.3.3 Modelos com maior peso de evidência

model_code dAICc df weight
80 0.0 12 0.1799
72 0.2 11 0.1645
112 0.7 13 0.1285
96 0.9 13 0.1131
88 1.1 12 0.1031
208 1.2 13 0.1004
224 2.1 14 0.0631
128 2.3 14 0.0579
240 2.6 14 0.0497
256 4.0 15 0.0244

Figura 2.3.4 Observado e predito pelo modelo médio

Figura 2.3.5 Predito pelo modelo médio para novo conjunto de dados

Figura Final

Probabilidade de Não Refutar

Figura 2.4.1 modavgPred(type=“response”)

Figura 2.4.2 arm::invlogit(modavgPred(type=“link”))

Log Odds Ratio(EE/EI)

Janela de Código 2.4.1 modavgPred(type=“link”)

# Model Averaging for new data predictions
df_pred <- expand.grid(SiteCode=levels(df_resultados$SiteCode)[1],
                       d.z=seq(min(df_resultados$d.z),max(df_resultados$d.z),length=40),
                       p.z=seq(min(df_resultados$p.z),max(df_resultados$p.z),length=200))
l_md <- list()
l_md[[1]] <- l_md.dredge_nRefEE
l_md[[2]] <- l_md.dredge_nRefEI
names(l_md) <- c("EE","EI")
# funcao
f_modavgPred <- function(md_object, df = df_pred, type_ = "link"){
  md_avg <- modavgPred(md_object, newdata = df, type = type_ ) %>%
  cbind(df)
}
registerDoMC(2)
l_mdPredict <- llply(l_md,f_modavgPred,.parallel = TRUE)

Figura 2.4.2 log odds ratio auto coerência. Nas duas ultimas linhas no eixo y está a variável no respectivo histogram na primeira coluna.

#
df_plot_logOR <- data.frame(p.z = l_mdPredict[["EE"]]$p.z,
                            d.z = l_mdPredict[["EE"]]$d.z,
                            logOR_EE.EI = l_mdPredict[["EE"]]$mod.avg.pred - l_mdPredict[["EI"]]$mod.avg.pred,
                            lower.logOR_EE.EI = l_mdPredict[["EE"]]$lower.CL - l_mdPredict[["EI"]]$lower.CL,
                            upper.logOR_EE.EI = l_mdPredict[["EE"]]$upper.CL - l_mdPredict[["EI"]]$upper.CL,
                            logOdds_EE = l_mdPredict[["EE"]]$mod.avg.pred,
                            lower.logOdds_EE = l_mdPredict[["EE"]]$lower.CL,
                            upper.logOdds_EE = l_mdPredict[["EE"]]$upper.CL,
                            logOdds_EI = l_mdPredict[["EI"]]$mod.avg.pred,
                            lower.logOdds_EI = l_mdPredict[["EI"]]$lower.CL,
                            upper.logOdds_EI = l_mdPredict[["EI"]]$upper.CL)

df_plot_logOR[,3:5] %>% 
  gather(key=logOR_class, value=logOR_value,logOR_EE.EI:upper.logOR_EE.EI) %>%
  ggplot(aes(y=logOR_value,x=logOR_class)) + labs(x="",y="") +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter(alpha=0.3) 

#+ 
# +
  # facet_wrap(~logOR_class,ncol=3,dir = "v")

l_p <- list()
l_p[[1]] <- df_plot_logOR[,3:5] %>% 
  gather(key=logOR_class, value=logOR_value,logOR_EE.EI:upper.logOR_EE.EI) %>%
  ggplot(aes(x=.$logOR_value)) + labs(x="",y="") +
  geom_histogram(bins=60) + facet_wrap(~logOR_class,ncol=3,dir = "v")
for(i in 3:5){
  l_p[[i-1]] <- df_plot_logOR[,c(i,i+3,i+6)] %>% 
    gather(key = "logOdds_MN", value = "logOdds_value", names(.)[-1]) %>% 
    ggplot(aes_string(x=names(.)[3],y=names(.)[1])) + 
    geom_point(alpha=0.3) +
    facet_wrap(~logOdds_MN,ncol=1) + labs(x="",y="")
}
grid.arrange(l_p[[1]],l_p[[2]],l_p[[3]],l_p[[4]],
             layout_matrix = rbind(c(1,1,1),
                                   2:4)
             )

Figura 2.4.3 Log odds ratio EE/EI

Estudo log Odds Ratio (EE/EI)

figura 2.4.4 Probabilidade ~ log Odds

Figura 2.4.5 Log odds ratio não truncado e truncado

Figura Final

Stats for the article

log OR

Para d = 20, qual intervalo de p logOR c [-5,5]?

##   range   fit lower upper
## 1   min 0.165 0.046 0.246
## 2   max 0.241 0.146 0.318
## 3  diff 0.076 0.100 0.072

Para p->0 para qual d logOR < -5?

## [1]  9.57907 19.18251
Pr(nRef) subset == EE

Para d=max, qual p Pr(nRef) < 0.75

## [1] 0.013 0.503

Para p=min, qual d Pr(nRef) < 0.75

## [1]  1.416 19.183

Para d=max, qual p Pr(nRef) =< 0.10

## [1] 0.013 0.222

Para p=min, qual d Pr(nRef) =< 0.10

## [1]  9.099 19.183

Qual o máximo da área de baixo Pr(nRef)?

## [1] 0.013 0.446
## [1]  5.258 19.183

Qual o máximo da área de alto Pr(nRef)?

## [1] 0.013 0.256
## [1]  5.258 19.183
Pr(nRef) subset == EI

Para d=max, qual p Pr(nRef) < 0.75

## [1] 0.013 0.156

Para p=max, qual d Pr(nRef) < 0.75

## [1] 2.376 5.738

Para d=max, qual p Pr(nRef) =< 0.10

## [1] 0.203 0.961

Para p=min, qual d Pr(nRef) =< 0.10

## [1]  7.658 19.183

Qual o máximo da área de baixo Pr(nRef)?

## [1] 0.013 0.961
## [1] 18.702 19.183

Qual o máximo da área de alto Pr(nRef)?

## [1] 0.013 0.270
## [1] 2.857 5.258

3 Bias in species richness

diffS = (S_MN - S_obs)/S_obs

Figura 3.1.1 Padrões Gerais diffS

MNEE

Modelo cheio e diagnostico

# dados
df_md <- df_resultados %>% filter(MN=="EE") %>% 
  distinct() %>% 
  mutate(rep = 1)
df_md <- left_join(x=data.frame(rep=1,
                                md_class=c("d 1|Site",
                                           "d d|Site",
                                           "d d^2|Site",
                                           "1 1|Site",
                                           "1")),
                   y=df_md,
                   by="rep")
# função de ajuste
f_md <- function(dados){
  md_class <- unique(dados$md_class)
  if(md_class == "d 1|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (1|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "d d|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (d.z|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "d d^2|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (d.z + I(d.z^2)|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "1 1|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 1 + 
                  (1|SiteCode), 
                data=dados,na.action = "na.fail")
  }else{
    md_ <- lm(diffS_mean ~ 1, 
              data=dados,na.action = "na.fail")
  }
  return(md_)
}
l_md_diffS <- dlply(df_md,.(md_class),f_md)
AICctab(l_md_diffS,weights=T)
##            dAICc df weight
## 1 1|Site     0.0 3  1     
## d 1|Site   121.6 11 <0.001
## d d|Site   125.4 13 <0.001
## d d^2|Site 131.1 16 <0.001
## 1          176.1 2  <0.001

Tabela 3.2.1 Coeficientes de determinação condicional e marginal

##      R2m       R2c
## [1,]   0 0.1581337

Figura 3.2.1 Resíduos Quantílicos do modelo mais plausível

Figura 3.2.2 Quantile-quantile plot random effects.

Figura 3.2.3 Predito e observado

,fig.width=8, fig.height=30

  diffS_mean
Predictors Estimates CI p
(Intercept) -0.0071 -0.0084 – -0.0059 <0.001
Random Effects
σ2 0.00
τ00 SiteCode 0.00
ICC 0.16
N SiteCode 103
Observations 2060
Marginal R2 / Conditional R2 0.000 / 0.158 
## [1] "-3.04e-02" "3.43e-03"
##    mean_fit se.mean_fit     lowerIC     upperIC 
## "-7.14e-03"  "6.48e-04" "-8.39e-03" "-5.90e-03"

MNEI

Modelo Cheio e Diagnóstico

# dados
df_md <- df_resultados %>% filter(MN=="EI") %>% 
  distinct() %>% 
  mutate(rep = 1)
df_md <- left_join(x=data.frame(rep=1,
                                md_class=c("d 1|Site",
                                           "d d|Site",
                                           "d d^2|Site")),
                   y=df_md,
                   by="rep")
# função de ajuste
f_md <- function(dados){
  md_class <- unique(dados$md_class)
  if(md_class == "d 1|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (1|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }else if(md_class == "d d|Site"){
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (d.z|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }else{ #(md_class == "d d^2|Site")
    md_ <- lmer(diffS_mean ~ 
                  (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + 
                  (d.z + I(d.z^2)|SiteCode),
                   data=dados, na.action = "na.fail")
  }
  return(md_)
}
registerDoMC(2)
l_md_diffS <- dlply(df_md,.(md_class),f_md,.parallel = TRUE)
#
f_warning <- function(glmm_object){
  v_message <- glmm_object@optinfo$conv$lme4$messages %>% 
    as.character()
  if(length(v_message)==0){v_message <- "OK"}
  if(length(v_message)>1){v_message <- v_message[1] }
  return(v_message)
}
#
############################
#### warning convergence ###
############################
ldply(l_md_diffS,f_warning,.id="glmer") %>% 
  rename(warning_message = V1)
##     md_class
## 1   d 1|Site
## 2 d d^2|Site
## 3   d d|Site
##                                                                 warning_message
## 1                                                                            OK
## 2 Model failed to converge with max|grad| = 0.008442 (tol = 0.002, component 1)
## 3                                                                            OK
############################
#### todos os otimizadores ###
############################
allFit(l_md_diffS[["d d|Site"]],maxfun = 1e5, parallel = 'multicore', ncpus = 3)
## original model:
## diffS_mean ~ (p.z + I(p.z^2)) * (d.z + I(d.z^2)) + (d.z | SiteCode) 
## data:  dados 
## optimizers (7): bobyqa, Nelder_Mead, nlminbwrap, nmkbw, optimx.L-BFGS-B,nloptwrap.NLOPT_LN_N...
## 7 optimizer(s) failed
## differences in negative log-likelihoods:
## max= -Inf ; std dev= NA
############################
#### AICctab ###
############################
l_md <- l_md_diffS[c(1,3)]
AICctab(l_md,weights=TRUE)
##          dAICc  df weight
## d d|Site    0.0 13 1     
## d 1|Site 7439.6 11 <0.001

Seleção de Variáveis e Model Averaging

Tabela 3.3.3 Modelos com maior peso de evidência

model_code dAICc df weight
80 0.0 12 0.1799
72 0.2 11 0.1645
112 0.7 13 0.1285
96 0.9 13 0.1131
88 1.1 12 0.1031
208 1.2 13 0.1004
224 2.1 14 0.0631
128 2.3 14 0.0579
240 2.6 14 0.0497
256 4.0 15 0.0244

Figura 2.3.4 Observado e predito pelo modelo médio

Figura 2.3.5 Predito pelo modelo médio para novo conjunto de dados

4 - Taxa de Especiação Estimada

Figura 4.1 Padrões Gerais

Figura 4.2 Padrões gerais por Sítio de Amostragem